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涉及功能梯度多铁性的移动接触力学
本文介绍了涉及功能梯度多铁性涂层的移动接触的求解程序。假设一个平面或三角形轮廓的移动刚性冲头与多层介质接触，该介质由磁电弹性涂层、弹性夹层和弹性基板组成，并被建模为半平面。该公式基于平面弹性动力学的波动方程和麦克斯韦方程。应用傅里叶变换和伽利略变换，推导出平面和三角冲头问题的第二类奇异积分方程。开发了一种利用雅可比多项式的展开-配点技术来数值求解积分方程。通过与文献中的结果进行比较，验证了所提出的程序。考虑功能梯度磁电弹性涂层进行的参数分析表明了性能变化曲线、冲压速度和涂层厚度对接触应力、电位移和磁感应的影响。所提出的方法可用于受移动接触影响的多铁性分层系统的分析和设计研究。
Ti6Al4V 合金调制激光重熔
摘要：钛合金具有重量轻、强度高、耐热腐蚀等优点，但其优异的力学性能与其组织结构密切相关，在焊接、表面强化、修复等加工过程中需要采用创新的加工方式来保证晶体组织的细化，以满足强度提高、力学性能提高和整体强度提高的要求。通过对Ti-6Al-4V合金表面进行激光直接熔化，比较了连续激光与调制激光模式下熔池的差异。在相同功率下，激光熔池热影响区可缩小为连续激光的1/3。连续激光在高能量密度的作用下可以获得深熔池。不同的熔体穿透深度会导致拉伸性能变化很大。在高频（20 kHz）调制激光作用下可以获得高密度、细晶粒的熔池。包含重熔区的不同熔深深度之间的拉伸试样的力学性能与基体接近，研究结论可为激光重熔加工技术的开发提供技术支持。
基于放射线的机器学习绩效，用于神经肿瘤的三类问题：测试水的时间？
简单摘要：先前的放射线研究已经解决了两类肿瘤分类问题（胶质母细胞瘤（GBM）与原发性CNS淋巴瘤（PCNSL）（PCNSL）或GBM相比转移）。但是，这种方法容易出现偏见，并排除其他常见的脑肿瘤类型。我们通过包括三种最常见的脑肿瘤类型（GBM，PCNSL和转移）来解决现实生活中的临床问题。我们使用不同的MRI序列组合研究了两个关键问题：基于肿瘤子区域（坏死，增强，水肿和联合增强的增强和坏死面罩）的性能变化，以及基于选择的分类符号模型/特征选择组合的性能指标。我们的研究提供了证据，表明基于放射素学的三类肿瘤分化是可行的，并且嵌入模型的性能要比具有先验特征选择的模型更好。我们发现，T1对比度增强是具有与多参数MRI相当性能的单个最佳序列，并且模型性能根据肿瘤子区域和模型/特征选择方法的组合而变化。
金属间层通过M3D IC
摘要 - 单层三维集成电路（M3D-IC）中的（MIV）的金属间层中的Miv（MIV）用于连接层间设备，并在多层跨多层提供功率和时钟信号。MIV的大小与逻辑门相当，因为由于顺序集成，底物层的显着降低。尽管MIV的尺寸很小，但MIV对相邻设备性能的影响应考虑在M3D-IC技术中实现IC设计。在这项工作中，我们会系统地研究晶体管在MIV附近放置的晶体管性能变化，以了解MIV通过底物时MIV对相邻设备的影响。仿真结果表明，应考虑使用MIV的保留区（KOZ）以确保M3D-IC技术的可靠性，并且该KOZ高度依赖于M3D-IC过程。在本文中，我们表明，考虑到M1金属螺距的MIV附近的晶体管，因为分离将具有高达68、668×增加泄漏电流，当通道掺杂为10 15 cm - 3，源/排水掺杂，10 18 cm -3
潜在的学习进步推动人类加强学习中的自主目标选择
人类是自动特工，他们通过设定和追求自己的目标来学习。但是，指导人类目标选择的确切机制尚不清楚。学习进度通常以观察到的性能变化而衡量，可以为人类和人造药物的目标选择提供宝贵的信号。我们假设人类对目标的选择也可能是由潜在的学习进步驱动的，那么人类也可以通过了解其行动和环境来估算这些进步，即使没有立即发生绩效的改变。为了检验这一假设，我们设计了一项分层增强学习任务，其中人类参与者（n = 175）反复选择自己的目标并学习了目标条件政策。我们的行为和计算建模结果证实了潜在学习进度对目标选择和揭示个体间差异的影响，这部分是通过识别环境层次结构的介导的。通过研究潜在学习进度在人类目标选择中的作用，我们为更有效和个性化的学习经历以及更类似人类的自动机器的发展铺平了道路。
可再生能源微电网的数字双技术
摘要数字双技术（DTT）是一种新兴的创新，旨在彻底改变可再生能源微电网的管理和优化。数字双胞胎是物理系统的虚拟复制品，集成了实时数据，模拟和机器学习，以提供实际环境的动态交互模型。在可再生能源微电网的背景下，DTT在效率，可靠性和可持续性方面提供了重大好处。可再生能源微电网（包括太阳能电池板，风力涡轮机和能源存储系统）是需要精确管理以平衡供需，最大化能源效率并确保稳定性的复杂网络。通过创建这些微电网的数字双胞胎，操作员可以监视实时性能，预测潜在的故障并优化操作。此虚拟模型可以通过识别问题导致重大故障之前识别设备的寿命来实现预测性维护，减少停机时间并延长设备的寿命。此外，DTT促进了先进的能源管理策略。通过模拟，它可以评估各种情况，例如能源需求波动，天气状况的变化和设备性能变化。这些模拟在
通过整合整体动态和局部材料行为实现结构状态感知
摘要 结构健康监测和无损检测技术通常用于评估高价值航空航天、机械和民用系统的生命周期和可靠性。维护和检查间隔通常基于时间，并依赖于结构健康监测/无损检测技术来检测由疲劳或环境损坏造成的宏观损坏。当前的工作提出了一种综合材料-结构-动力学方法来提供结构健康的状态感知。所提出的方法将传统的结构健康监测/无损检测重点从寻找裂纹转移到基于跟踪材料-结构-动力学状态的能量变化的健康状态感知。在暴露于非线性谐振的悬臂结构中跟踪能量变化，其中梁的应变能量被导出并用于确定健康状态指数。纳米压痕用于探测梁的近表面机械性能，以表征局部材料变化与疲劳循环的关系。考虑采用非线性超声方法将局部材料行为变化与梁的动态性能变化联系起来。调查的目的是将传统上分离的材料、结构和动力学方法与结构健康监测/无损检测联系起来，同时提供
基于单层 MoSe2 的隧道场效应晶体管...
摘要 — 本文详细研究了机械应变对过渡金属二硫属化物 (TMD) 材料隧道场效应晶体管 (TFET) 的影响。首先，利用密度泛函理论 (DFT) 的第一原理在元广义梯度近似 (MGGA) 下计算机械应变对 MoSe 2 材料参数的影响。通过在非平衡格林函数 (NEGF) 框架中求解自洽 3D 泊松和薛定谔方程，研究了 TMD TFET 的器件性能。结果表明，I ON 和 I OFF 均随单轴拉伸应变而增加，但 I ON / I OFF 比的变化仍然很小。TMD TFET 中这种应变相关性能变化已被用于设计超灵敏应变传感器。该器件对 2% 的应变显示出 3.61 的灵敏度 (ΔI DS / I DS)。由于对应变的高灵敏度，这些结果显示了使用 MoSe 2 TFET 作为柔性应变传感器的潜力。此外，还分析了应变 TFET 的后端电路性能。结果表明，与无应变 TFET 相比，基于受控应变的 10 级反相器链的速度和能效有显著提高。
人类认知控制的闭环增强和神经解码
认知控制是能够扣留默认的，有力的响应，而有利于更适合自适应的选择。控制缺陷在精神障碍中很常见，包括抑郁，焦虑和成瘾。因此，一种改善认知控制的方法可能在很少有效治疗的疾病中广泛有用。在这里，我们证明了通过人类直接脑刺激对认知控制的一个方面的闭环增强。，我们在接受颅内癫痫监测的参与者执行认知控制/冲突任务时刺激了内部胶囊/纹状体。刺激增强了性能，并且背胶囊/纹状体刺激的影响最大。然后，我们开发了一个框架来检测控制失误并刺激响应。这种闭环方法比开环刺激产生了更大的行为变化，每单位能量的性能变化略有改善。最后，我们使用与现有闭环大脑植入物兼容的功能直接从少量电极的活动中解码了任务性能。我们的发现是一种基于直接修复潜在的认知缺陷的新方法来治疗严重精神障碍的概念证明。
T4X无线遥控器
安全建议阅读并遵循说明。在操作设备之前，请阅读所有安全和操作说明。保留说明。保留安全性和操作说明以供将来参考。注意警告。遵守单位和操作说明中的所有警告。热。将设备远离散热器，热寄存器，火炉等，包括产生热量的放大器。电源。仅使用操作说明中描述的类型的电池，或在设备上标记的电池。水和水分。请勿在水附近使用该单位，例如，在水槽附近，在湿的地下室，游泳池附近，靠近窗户附近等等。对象和液体输入。不允许物体掉落或液体通过开口洒到围栏中。维修。除了操作说明中所述的服务之外，不要尝试任何服务。将所有其他服务都需要到合格的服务人员。需要服务的损害。该单位应由合格的服务人员服务：•物体掉落或液体已溢出到该装置中。•该单位暴露在雨中。•该单元似乎没有正常运行或表现出明显的性能变化。•该设备已被删除或围栏已损坏。